CoarseNetd的网络结构详细公
时间: 2024-06-07 19:09:11 浏览: 136
CoarseNet是一个用于物体检测的深度神经网络,其网络结构如下:
输入层:输入图像
卷积层1:64个3×3的卷积核,步幅为1,使用ReLU激活函数
池化层1:2×2的最大池化,步幅为2
卷积层2:128个3×3的卷积核,步幅为1,使用ReLU激活函数
池化层2:2×2的最大池化,步幅为2
卷积层3:256个3×3的卷积核,步幅为1,使用ReLU激活函数
池化层3:2×2的最大池化,步幅为2
卷积层4:512个3×3的卷积核,步幅为1,使用ReLU激活函数
池化层4:2×2的最大池化,步幅为2
卷积层5:512个3×3的卷积核,步幅为1,使用ReLU激活函数
池化层5:2×2的最大池化,步幅为2
全连接层1:4096个神经元,使用ReLU激活函数
全连接层2:4096个神经元,使用ReLU激活函数
输出层:包含多个神经元,每个神经元对应一类物体,输出该类物体的概率值。
CoarseNet采用了多个卷积层和池化层来提取图像特征,然后通过全连接层将特征映射到输出层进行分类。该网络结构在物体检测领域取得了很好的效果。
相关问题
CoarseNetd的网络结构池化层详细公式
CoarseNetd的网络结构中使用了Max Pooling池化层,其详细公式如下:
对于输入的大小为 HxWxC 的特征图(高度为H,宽度为W,通道数为C),池化层的窗口大小为 KhxKw,步长为 ShxSw。则输出的大小为:
OH = floor((H - Kh)/Sh) + 1
OW = floor((W - Kw)/Sw) + 1
OC = C
其中,floor表示向下取整。
对于每个输出的位置,池化层会在输入的KhxKw区域内选取最大值作为输出的值。具体地,对于每一个输出位置(i,j,k),其输出值为:
O(i,j,k) = max{I(m,n,k)},其中,m∈[iSh, iSh+Kh-1],n∈[jSw, jSw+Kw-1]
其中,I(m,n,k)表示输入特征图在位置(m,n,k)处的值。
CoarseNetd的网络结构卷积层详细公式
CoarseNetd 是一个基于卷积神经网络的分类模型,其网络结构包含多个卷积层。具体地,CoarseNetd 的网络结构如下所示:
- 输入层:输入的图片大小为 224x224x3。
- 卷积层1:使用 64 个大小为 7x7 的卷积核,步长为 2,不使用填充,激活函数为 ReLU。
- 池化层1:使用大小为 3x3 的池化核,步长为 2,不使用填充。
- 卷积层2:使用 128 个大小为 3x3 的卷积核,步长为 1,使用填充,激活函数为 ReLU。
- 池化层2:使用大小为 3x3 的池化核,步长为 2,不使用填充。
- 卷积层3:使用 256 个大小为 3x3 的卷积核,步长为 1,使用填充,激活函数为 ReLU。
- 卷积层4:使用 256 个大小为 3x3 的卷积核,步长为 1,使用填充,激活函数为 ReLU。
- 池化层3:使用大小为 3x3 的池化核,步长为 2,不使用填充。
- 卷积层5:使用 512 个大小为 3x3 的卷积核,步长为 1,使用填充,激活函数为 ReLU。
- 卷积层6:使用 512 个大小为 3x3 的卷积核,步长为 1,使用填充,激活函数为 ReLU。
- 池化层4:使用大小为 3x3 的池化核,步长为 2,不使用填充。
- 全连接层1:神经元个数为 4096,激活函数为 ReLU。
- 全连接层2:神经元个数为 4096,激活函数为 ReLU。
- 输出层:使用 softmax 函数将全连接层2的输出转换为概率分布。
其中,卷积层的输出大小为:
- $O = \frac{I - K + 2P}{S} + 1$
其中,$I$ 表示输入大小,$K$ 表示卷积核大小,$P$ 表示填充大小,$S$ 表示步长大小。在 CoarseNetd 中,所有卷积层都使用了相同的填充大小,使得卷积层的输出大小与输入大小相同。因此,对于卷积层1,输出大小为:
- $O = \frac{224 - 7}{2} + 1 = 109$
对于卷积层2,输出大小为:
- $O = \frac{109 + 2\times 1 - 3}{1} + 1 = 109$
对于卷积层3和卷积层4,输出大小为:
- $O = \frac{109 + 2\times 1 - 3}{1} + 1 = 109$
对于卷积层5和卷积层6,输出大小为:
- $O = \frac{109 + 2\times 1 - 3}{1} + 1 = 109$
因此,CoarseNetd 的最终输出大小为 $1\times 1\times 1000$,表示图片属于 1000 个不同类别的概率。